Szkolenie: AI DevOps CI/CD — od promptu do produkcji z Claude Code, Cline i Terraform
Szkolenie "AI DevOps CI/CD — od prompta do produkcji z Claude Code, Cline i Terraform" pokazuje, jak zautomatyzować cały cykl życia aplikacji — od pierwszego prompta generującego kod i infrastrukturę aż po rollout produkcyjny i monitoring. Uczestnicy uczą się budować i wdrażać pipeline CI/CD oparty na narzędziach takich jak Claude Code, Cline, GitHub Actions i Terraform Agents, z pełnym wsparciem AI, kontrolą kosztów i jakością kodu.
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Kod kursu:AI/DEVOPS-CICD
AI DevOps CI/CD — od promptu do produkcji z Claude Code, Cline i Terraform
Cele szkolenia
Generowanie i walidacja planów Terraform oraz manifestów Kubernetes (K8s) z pomocą Claude Code i LLM-driven IaC, z uwzględnieniem polityk kosztowych i bezpieczeństwa
Budowa zautomatyzowanego GitHub Actions pipeline: lint → test → build → deploy, z implementacją cost caps, timeoutów, retencji artefaktów i kontroli budżetu w ramach AI-powered CI/CD
Przeprowadzanie AI-assisted code review z wykorzystaniem Claude Opus, generowanie checklist, identyfikacja anty‑patternów i integracja LLM-generated comments w procesie pull request review & security compliance
Wdrażanie strategii rollout takich jak green‑blue i canary deployments (z użyciem Istio, Cloudflare) wraz z aktywnym monitoringiem przez OpenTelemetry i Grafanę, w oparciu o dane runtime i autoskalowanie
Obsługa scenariuszy snapshot rollback, symulacja incydentów i analiza post‑mortem generowana przez LLM, z wykorzystaniem LLM-firewall, prompt guardrails i automatycznej kalkulacji TCO (Total Cost of Ownership)
Dla kogo?
DevOps engineerzy i SRE, którzy chcą włączyć AI do procesów CI/CD.
Programiści budujący zautomatyzowane ścieżki wdrożeniowe i testowe.
Architekci rozwiązań chmurowych wdrażający IaC z kontrolą jakości i kosztów.
Zespoły produktowe zainteresowane DevSecOps z wykorzystaniem LLM.
Zalety
Automatyzacja DevOps wsparta AI – pełny workflow od kodu po infrastrukturę z wykorzystaniem LLM-driven IaC (Terraform, Ansible), Claude Code, one‑button deploy i integracją z AI-powered pipelines
Wdrożenie polityk kosztowych, bezpieczeństwa i jakości w CI/CD – implementacja cost caps, security guardrails, quality-gate.yml, mutation testing oraz auto‑merge z fallbackiem do manual review w środowiskach GitHub/GitLab
Praktyczne doświadczenie z Terraform, Kubernetes, GitHub Actions i Claude Code – konfiguracja lint → test → build → deploy, generowanie manifestów K8s, planów Terraform i PR-ów z komentarzami Claude Opus
Symulacja rzeczywistych scenariuszy: incydenty, rollback, kosztorys wdrożenia – ćwiczenie typu incident response simulation z post-mortem generowanym przez LLM, snapshot rollback, kalkulacja TCO i analiza wydajności z użyciem OpenTelemetry + Grafana
Wymagania
Znajomość pracy z GitHub Actions i Dockerem.
Podstawowa znajomość Terraform, YAML oraz środowisk chmurowych (GCP, AWS lub Azure).
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Wprowadzenie AI dla DevOps
Generowanie IaC: Terraform, Ansible z Claude Code
Walidacja polityk kosztowych i bezpieczeństwa
Drift-detect i automatyczny PR korekcyjny
GitHub Actions Pipeline
Budowa workflow: lint → test → build → deploy
Cost-caps, timeouty i retencja artefaktów
Promowanie buildów i archiwizacja logów
AI-assisted Code Review
Generowanie checklist, anty‑patterny i sugestie z Cline
Claude Opus: analiza złożoności i bezpieczeństwa
Integracja wyników z komentarzami PR
Deploy & Rollback
Strategie green‑blue, canary (Istio, Cloudflare)
Feature-flagi sterowane promptem
Snapshoty i procedury rollback
Runtime Guardrails & Monitoring
LLM‑firewall i kontrola promptów
Alerty budżetowe i autoskalowanie
Monitoring w OpenTelemetry + Grafana
Ćwiczenie końcowe
One‑button deploy: pełna automatyzacja kodu i infrastruktury
Symulacja incydentu + post-mortem generowany przez LLM
Kalkulacja TCO wdrożenia i podsumowanie DevSecOps
Autorem szkolenia jest Marcin Wierzbiński
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym. Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie. Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
